GIL 的死囚区：打破并发限制并解放 Python

打破 python GIL 的枷锁

Python 的全局解释器锁（GIL）是一种保护机制，可防止多线程同时执行字节码。虽然它确保了 Python 解释器的线程安全性，但这牺牲了并发性，尤其是在 CPU 密集型任务中。

要绕过 GIL 的限制，有几种选择：

多线程

多线程允许在单个 Python 进程内创建并行线程。虽然 GIL 仍会阻止线程同时执行 Python 字节码，但它们可以并发执行 I/O 操作、运行 C 扩展或执行本机代码。

演示代码：

import threading

def io_bound_task():
    with open("large_file.txt", "r") as f:
        data = f.read()

def cpu_bound_task():
    for i in range(1000000):
        i * i

threads = []
threads.append(threading.Thread(target=io_bound_task))
threads.append(threading.Thread(target=cpu_bound_task))

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

在此示例中，io_bound_task 是 I/O 密集型的，cpu_bound_task 是 CPU 密集型的。由于 GIL 不会阻止 I/O 操作，两个线程可以并发执行。

进程

与线程不同，进程是操作系统级的并发实体。它们具有自己的内存空间和操作系统资源，因此不受 GIL 的限制。

演示代码：

import multiprocessing

def cpu_bound_task(n):
    for i in range(1000000):
        i * i

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for i in range(4):
        processes.append(multiprocessing.Process(target=cpu_bound_task, args=(i,)))

    for process in processes:
        process.start()

    for process in processes:
        process.join()

在此示例中，我们创建了 4 个进程，每个进程都运行一个 CPU 密集型任务。由于 GIL 仅限于单个进程，因此这些任务可以并行执行。

异步编程

异步编程是一种非阻塞编程范例，允许在无需等待结果的情况下触发事件。它使用诸如事件循环和回调之类的技术，从而允许并行执行多个任务，即使它们有 GIL 锁定。

演示代码：

import asyncio

async def io_bound_task():
    reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
    writer.write(b"GET / Http/1.1

")
    data = await reader.read(1024)
    print(data.decode())

async def main():
    await asyncio.gather(io_bound_task(), io_bound_task())

asyncio.run(main())

在此示例中，我们使用 asyncio 库执行两个 I/O 密集型任务。由于 asyncio 使用事件循环，因此这些任务可以同时执行，即使它们有 GIL 锁定。

结论

通过利用多线程、进程和异步编程技术，我们可以打破 GIL 的限制，释放 Python 的并发潜力。这对于提高 CPU 密集型任务的性能和增强大型应用程序的可扩展性至关重要。选择最佳方法取决于应用程序的特定需求和可用资源。